一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型     

冯绍权  花向红  陶武勇  宣伟  吴伟  续东 《测绘通报》2019,(7):50-53,82

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC），利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值，初步建立GA-BP神经网络预测模型，结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值，形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据，分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比，结果表明，该预测模型精度最高。  相似文献   

一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型     

李广源  花向红  韩浩然  续东 《测绘地理信息》2019,44(6):110-113

根据高铁沉降监测和预测特点,提出了一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型,给出了组合高铁沉降预测模型实施步骤。通过某一高铁沉降监测数据,对单一模型和组合模型预测进行分析比较,结果表明,采用变系数组合模型求出的预测值精度更高。  相似文献   

一种应用K-近邻算法优选点云数据生成格网DEM插值的方法     

续东  花向红  王彬 《测绘地理信息》2019,44(6):27-30

提出了一种利用K-近邻算法优选格网数字高程模型插值方法,通过构建最优插值方法的地表样本数据库,提取地形点云数据的特征信息与地表样本数据库中的地表样本进行匹配,从而获得合适的插值方法。给出了方法实现的基本原理和流程,选用RIGEL VZ-1000扫描的点云数据进行实验,证明了方法的可行性。  相似文献   

道路空间特征与测量距离相结合的LiDAR道路边界点提取算法     

续东  柳景斌  花向红  陶武勇 《测绘学报》2021,50(11):1534-1545

针对现有方法在较稀疏的16线激光雷达数据中提取道路边界点准确度较低的问题,本文提出一种道路空间特征与测量距离相结合的道路边界点提取方法:采用随机采样一致性(RANSAC)算法进行预处理,快速剔除道路区域外点;判断同条激光线中点与点之间的水平连续性和垂直连续性,去除大部分道路表面点;根据道路边界点的测量模型,结合原始测量距离修正保留的道路边界点,初步剔除非道路边界点;通过判断起始于被保留点的两个水平向量的夹角是否大于一定阈值,进一步精确剔除非道路边界点.试验结果表明,本文方法相对于现有方法能够较准确获取道路边界点,同时满足无人驾驶汽车环境感知的实时性要求.  相似文献